一种基于重心计算的角点检测算法

提出了一种基于重心计算的轮廓曲线角点提取算法.针对图像的数字化轮廓曲线,首先,以等曲线长为特征点检测邻域,通过插值法得到精确的支持区域端点;接着,采用分割多边形法计算支持区域重心,避免了重心近似引起的误差;最后,以曲线上的点到其对应支持区域重心距离为特征值,依据该特征值区域最大化方法实现角点提取.实验证明,本算法具有较强的抗噪声、干扰能力,且运行速度快,角点寻找准确.     

一种改进的角点提取方法

提出了一种改进的角点提取算法,该算法是基于角点的性质,即在角点的某个领域内,图像灰度的变化在任意一条通过该点的直线上都很大。为了便于对最后的灰度变化值求取极值,同时兼顾灰度变化值计算的准确性,采用了在方形窗边界上的线性插值。在插值的基础上,可计算出边缘角,通过它来对角点候选点作进一步的筛选,测试表明该方法比较进前取得了更好的效果。     

一种有效的不变性角点检测方法

在图像形态分类与识别系统中，不变性角点检测是很重要的预处理环节，为有效检测角点，并对之精确定位，本文着重介绍一种基于小波变换的不变性角点检测方法。该方法先对轮廓上各点的切向方向进行小波变换，然后提取出变换幅度的局域最大值点作为待定角点。接着，根据待定角点类型建立相对应的模型，并根据模型对待定角点的直伪进行评判，实验表明，上述方法既能正确检测到角点，又能大大提高计算效率。     

一种改进的Harris角点检测算法

本文介绍了一种基于灰度图像的自适应Harris角点检测方法。利用二分法对阈值进行调整,通过分步调整参数的思想,可以不同程度地减少运算时间,提高运算效率。     

一种自适应阈值的遥感影像角点检测算法

本文提出一种自适应阚值的遥感影像角点检测算法：采用8邻域点的扩展邻域计算灰度梯度;采用灰度梯度的概率分布函数确定自适应阚值;确定最大梯度方向,采用边缘方向追踪,结合自适应阚值判别角点。选取ASTER、TM、SPOT三种中高分辨率遥感图像数据,对算法进行试验。试验结果表明,该算法可以准确地提取有价值的特征角点,能有效抑制噪声点,针对不同数据具有很好的适应性,有较强的应用价值     

一种基于角点匹配的图像拼接算法研究

提出了一种基于角点匹配的图像拼接算法。研究了基于角点匹配的图像拼接方法中,Harris角点的检测,角点的匹配及图像的融合等关键算法。并且给出了图像拼接的MATLAB仿真结果。实验表明,该算法能够获得较为满意的拼接效果。     

一种大噪声自适应的角点检测技术

在自主机器人视觉中,大噪声条件下图像边缘角点的识别,对于视觉目标的形状识别有着重要的作用.使用最小均方误差准则,可以有效的滤除噪声的影响.针对大噪声条件下噪声强度的平均值和均匀性都未知的特点,提出了一种基于最小均方误差的新的大噪声自适应角点识别算法.这种方法计算变长点集的残差平方和,使得角点出现在特征曲线的极小值处,避免了使用阈值的弊端.并利用折半查找策略,降低了时间复杂度.在单角点识别的基础上,针对多角点识别,讨论了利用这种算法降低时间复杂度的方法.通过分析表明这些算法能够较为有效地提高大噪声条件下单调边缘单角点识别的正确率,降低了时间复杂度.     

一种基于灰度投影的中国象棋棋盘角点检测算法

提出了一种中国象棋棋盘角点检测的算法． 首先采用LSD 算法检测出棋盘灰度图像中的大部分直线,然后通过使用基于灰度值区域的投影直方图和基于LSD 算法的直线交点检测两种方法,精确地检测出象棋棋盘的角 点．最后通过实验,验证了算法的有效性和实时性,对于棋盘的亮度变化、棋盘畸变和边缘模糊具有良好的适应性．     

自适应非最大抑制的Harris角点检测算法

 针对Harris角点检测中存在角点聚簇以及阈值选择困难的问题,通过分析Harris角点检测算法的实现原理,提出了自适应非最大抑制的Harris角点检测算法.该算法首先检测角点响应函数值为局部最大值的像素点,其次对所有局部最大值进行由大到小排序并且设置一个抑制半径,通过不断减小抑制半径提取角点,有效避免了Harris角点聚簇的现象,实现Harris角点在图像空间的均匀分布.同时,该算法能够解决阈值选择困难的难题,增强了算法的适应性.实验结果表明,该算法检测出的Harris角点在空间分布更加均匀合理,能够很好的适应图像拼接、运动估计等实际应用.     

一种改进Harris角点检测的目标跟踪方法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标被遮挡或背景色与目标相似情况下出现目标跟踪定位偏差大甚至丢失目标的缺陷,本文提出一种改进的Harris角点检测的目标跟踪方法.该方法首先提出一种改进Harris角点检测算法,利用双阈值法,选定1个大阈值和1个小阈值,从而极大的减少了角点数量,并利用SUSAN思想去除伪角点;然后依据HSV颜色模型对环境光照变化不敏锐的特点,对检测到的角点建立HSV颜色模型,以鼠标所选定的矩形中心,矩形宽度和矩形高度作为状态量,以HSV颜色直方图作为观测值,建立合适的粒子滤波算法数学模型,实现对目标的有效跟踪.实验结果表明:即使在目标与背景颜色相似或被遮挡的情况下,该算法仍然能够准确的跟踪目标,达到降低环境因素对目标跟踪影响的目的.     

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。     

基于自适应直线拟合的角点检测

角点检测是计算机视觉的一个基本问题，进行角点检测的关键是估算曲率。笔者给出了一种新的基于参考点的前后曲线方向估计的曲率计算方法。我们以离散点远离直线垂直距离误差最小为目标进行直线拟合，同时根据误差大小来自适应的选择拟合窗口的大小。很好地解决了角点曲率计算时拟合窗口大小和计算精度间的矛盾，实验证明，该方法抗干扰性好，且运算量不大，对于存在明显转折点的曲线角点有很好的检测和定位能力。     

改进的基于模板的角点检测算法

对传统的基于模板的角度检测算法进行了2点改进.首先扩大了角点模板的半径,增加了可检角点的类型;其次根据新的角点响应函数简化了模板,使得角点模板总数并没有因为角点类型的增多而增加.实验结果表明,本算法提高了角点检测的准确性,同时保证了计算速度,具有一定的价值.     

基于广义形态骨架的拐点检测方法

提出了一种基于形态骨的快速拐点检测方法,该方法基于物体条件骨架原理,采用改进的非对称开运算算子,利用内外骨架检测物体的凸点和凹点,以实现对所有拐点的检测;对于有噪声图像根据多刻度滤波原理采用较大的结构算子去噪,使预处理和检测在算法上实现统一,实验表明,该统一算法检测准确度高,抗噪性能好、具有旋转不变性、计算量小、硬件实现简单。     

基于模板的图像角点提取方法

采用模板的检测策略,提出了一种自动获取图像角点的新方法。根据角点的特征设计了3×3的矩形模板,这些模板包含了所有角点图像的可能模式,然后根据编码准则对这些模板进行编码。在提取图像角点时,先对图像进行降噪、膨胀、细化等一系列处理,再使用模板对图像进行角点检测,从而确定角点的位置。实验证明,与Harris算法相比,这一算法无需人工干预,能够自动确定角点位置,并且角点的平均位置偏差在1个像素内。     

用于X射线图像的角点检测方法

针对X射线机标定过程中的角点检测问题，该文设计了一套实用的处理方法。在采用了方形模板的基础上，该方法首先对原始图像进行分块，然后对分块后的部分分别进行边缘检测，在此基础上进行直线拟合并求交点，该交点即为所需的角点。实验结果表明，该方法对于X射线图像很适用，具有很强的鲁棒性。